본 논문은 정지영상을 확대했을 때 높은 해상도_를 얻기 위한 영상 처리 기술로서 기존의 보간법 이외에 새로운 보간법을 제안했다. 영상 처리에서 주로 사용되는 보간법인 최근접 이웃화소 보간법과 양선형 보간법인 두 보간법을 조합하여 장점을 살리고 단점을 보완하는 알고리즘으로서 향상된 화질의 확대 영상을 얼을 수 있는 혼합형 보간법에 대하여 연구를 하였다.
일반 X-선 검사는 간단하고 많은 정보를 얻을 수 있어 가장 기본이 되는 검사방법이며 획득된 영상에서는 인체 해부학적 구조와 시간 경과에 따른 질병의 변화 정보를 쉽게 획득할 수 있다. 그럼에도 불구하고 영상이 확대되는 단점으로 인하여 병변의 크기와 형태가 왜곡되어 나타나기 때문에 현재 X-선 영상의 깊이 있는 관찰은 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 후전촬영(PA)과 측방향촬영(LAT) 영상을 획득하고 각각의 영상에서 암 시료가 위치하는 거리를 측정하여 암 시료의 확대율을 계산하고 측정한 암 시료 길이에 보정한다. 암 시료의 길이와 두께에 따른 확대율 보정 값을 전산화단층촬영장치(Computed Tomography, CT)로 획득된 영상 및 실제 제작한 암 시료 크기와 각각 비교하였다. 기존의 확대율은 검출기에서 암의 거리를 측정하여 계산할 수 있었으나 본 연구에서는 획득된 PA와 LAT 영상을 이용하여 확대율을 계산하였다. 6 mm 암 시료를 PA와 LAT 영상을 획득하여 확대율을 구한 후 보정한 결과 길이는 5.9 mm, 두께는 6.1mm로 실제와 비슷한 값이 측정되었으며 영상을 이용한 확대율 계산이 가능하다는 것을 알 수 있었다. X-선 영상만으로도 병변의 확대율을 손쉽게 보정하여 정확한 길이 측정이 가능하고 이는 영상 판독 및 정확한 진단에 유용한 정보를 제공할 것이다.
본 논문에서는 영상확대 chip의 video 입력부에 부분화면을 저장할 frame memory의 구조를 개선하고자 하였다. 영상확대 video scaler인 gm833×2는 입력단 측에 frame buffer memory가 필요하게 되지만, 이를 외부에 장착하려면 일반적으로 대용량의 FIFO 메모리를 사용하게 된다. 이것은 dualport SRAM으로 구성이 되며, 메모리 제어를 고가의 FIFO칩에 의존하는 결과를 가져온다. 또한 기존의 scaler chip은 단순히 확대처리만을 하며, 입력 전, 후에 data의 변경 또는 이미지처리가 불가능한 구조가 된다. 본 논문에서는 외부에 필요한 메모리를 내장한 새로운 기능의 chip을 설계하는 데에 있어 필수적인 메모리제어 로직을 제안하고자 한다. 여기서는 더 나은 기능의 향상된 메모리 제어회로를 제시하고 이를 One-chip에 집적할 수 있도록 하였다 이를 사용한 Video Scaler Processor chip은 SDRAM을 별도의 제어회로 없이 외부에 장착할 수 있도록 하여 scaler의 기능을 향상시키면서 전체 시스템의 구조를 간단히 할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 먼저 메모리 제어회로를 포함한 Video Scaler Processor chip의 메모리제어 하드웨어의 구조를 제시하고, 메모리 access model과 제어로직을 소개하고자 한다.
영상을 확대한다는 것은 저해상도 영상의 한 점을 이용하여 고해상도 영상의 다수의 점을 추정하는 것으로 고화질의 확대영상을 얻기 위해 다양한 보간법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 메디안 필터와 공간변화량을 이용한 영상 보간 방법을 제안한다. 제안방법은 보간 화소의 주변정보 특성을 보존하기 위해 메디안 필터 값과 보간 화소와 상관성이 밀접한 두화소의 평균값을 이용하여 보간 화소값을 생성한다. 또한 평균적인 공간 변화량과 최대 공간변화량을 이용하여 방향성 정보와 주변 화소의 변화 특성을 반영함으로 확대 영상의 화질을 개선한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 보간 방법과의 PSNR과 확대 영상을 화질을 비교하였다. 실험결과 제안 방법은 기존의 방법에 비해 개선된 화질과 성능을 보여 우수함을 입증하였다.
자연 영상에는 일반적으로 지역성이 존재하기 때문에 인접한 픽셀 값들은 매우 유사한 값을 갖는다. 유사한 픽셀 값을 갖는 인접 픽셀들을 사용하여 실제 영상의 곡면 특성을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인접 픽셀 값들을 사용하여 실제 영상에 존재하는 곡면 특성을 정밀하게 추정하고, 곡면 특성을 반영하여 보간 값을 구하는 효과적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 보간 값을 구하고자 하는 부분의 곡면 특성을 추정한 후, 추정된 곡면 특성을 충실하게 반영하는 보간 값을 구하여 확대 영상을 생성하는 효과적인 영상 확대 기법은 확대 영상의 화질을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 캠코더용 디지털 영상 확대 시스템의 VLSI 구현 기술을 제안한다. 제안된 VLSI는 입력 신호로써 시스템 클럭(CLK), 수직 동기 신호(VD), 수평 동기 신호(HD), 블랭크(BLK), 필드 신호(FLD)등을 사용하여 출력으로 최대 256배까지, 256단계의 다양한 배율로 확대된 영상을 구현할 수 있다. 일반적으로 대부분의 캠코더는 앞서 언급한 입력 신호들을 CCD 구동 IC에서 발생시킨다. 본 논문에서 제안한 디지털 영상확대 VLSI는 줌 스텝의 변화에 따라서 256가지의 다양한 배율로 영상을 확대할 수 있으며, 응용 측면에 있어서는 거의 연속적인 단계의 확대를 수행할 수 있기 때문에, 디지털 캠코더에서 별도의 마이콤이나 범용 신호처리기 등과 같은 부가 회로 없이도 사용할 수 있다.
인간의 시각정보처리는 망막에서 입력된 영상을 시각피질에 전달될 때 많은 특성을 가지고 있다. 그 중에서 확대성질과 방향성에 대한 민감도를 분석하여 영상인식에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 확대성질은 중심와의 영역이 시각피질에서 확대영역으로 할당되는 사실을 확대배율이라고 부른다. 방향수직반응의 가중치와 수평 및 대각선반응의 가중치를 여러 가지로 변동하여 영상의 인식률을 비교함으로써 수직반응 정도에 매우 민감함을 보이며 차후 인간시각모델 구성에 적용하고자 한다.
일반적으로 적외선 열화상 영상은 가시광선 영상보다 약한 선명도를 가지며, 디테일 정보도 거의 없다. 그래서 종래 영상확대 알고리즘 방법으로 적외선 영상을 확대할 경우 가시광 영상에 비해 효과적이지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 입력 적외선 영상을 ADRC 기반 초고해상도 기법으로 일차적으로 확대하고, 대응하는 가시광선 영상과 융합하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 확대 과정과 융합 과정으로 나뉜다. 먼저 입력된 적외선 영상을 ADRC 기반의 초고해상도 알고리즘으로 확대한다. 사전의 학습과정에서 고해상도 영상들에 소위 pre-emphasis를 적용한 후 학습을 함으로써 선명도 향상을 꾀했다. 융합 과정에서는 먼저 입력 IR영상과 대응하는 가시광선 영상에서 고주파 정보를 추출하고, IR영상의 복잡도에 따라 적응적으로 상기 추출된 고주파 정보를 합성하는 방식으로 최종적인 확대 적외선 영상이 얻어진다. 모의 실험 결과 제안 알고리즘은 최신 SR기법 중 하나인 A+기법보다 JNB수치가 평균 0.2184만큼 높은 우수한 정량적 결과를 보인다. 뿐만 아니라 주관적 화질에서도 상당한 우위를 보인다.
오늘날 공공기관이나 은행 등 각종 범죄 예방 및 보안을 요하는 곳에서는 손쉽게 감시카메라를 발견할 수 있다. 이런 감시용 카메라는 각종 범죄를 예방하고 범죄사건을 해결하는데 결정적인 단서를 제공해 주는 중요한 역할을 한다. 하지만 멀리 떨어져 있는 사람을 촬영하였을 경우, 그 사람이 누구인지 확인하기 위해서는 원영상을 확대하여야만 하는데 영상을 확대하는 기법은 단순히 영상을 키우는 것이 중요한 것이 아니라 원영상과 가깝게 양질로 확대복원하는 것이 중요하다. 이처럼 영상의 확대복원을 위해서 보간법을 사용하는데 지금까지 나와 있는 보간법으로는 확대 배율이 크면 클수록 식별이 불가능할 정도로 영상품질이 많이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-4 SNHC FBA 그룹에서 표준화한 FDP(Face Definition Parameter)를 이용하여 얼굴영상의 얼굴윤곽을 벡터화하여 복원하므로써 기존의 보간법으로 복원된 영상보다도 더 좋은 품질로 복원할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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